摘要：洞庭湖区作为中国重要的商品粮基地,水稻种植面积的变化对国家粮食安全有重要的影响,准确获取水稻面积及其变化显得十分重要。为解决数据缺失问题,该文利用STARFM（spatial and temporal adaptive reflectance fusion model）模型融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对水稻种植面积进行提取。结果显示,该方法能够有效地提取水稻种植面积,总体分类精度94.52%,Kappa系数为0.9128。水稻分布几乎覆盖整个研究区,水稻种植总面积达7.88×10^5hm^2。双季稻种植面积为7.75×10^5hm^2,主要集中于湖区北部及西北部,且分布较连续。一季稻种植面积为1.3×10^4hm^2,分布相对零散,有小范围集中于湖区中部及西北部。

关键词：遥感 作物 数据融合 洞庭湖区 水稻 

单位：中南大学地球科学与信息物理学院 长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心 长沙410083